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第一章 大数据概述
第一节 大数据定义
第二节 大数据技术格局
第三节 大数据的发展特点
第四节 大数据相关技术
第五节 大数据与云计算的关系 24
第二章 中国大数据发展背景及影响因素 25
第一节 大数据发展背景 25
一、 大数据发展带来意义和价值 25
二、 大数据发展面临的问题 27
三、 大数据的挑战 32
四、 大数据技术发展的脉络和现状 35
五、 国外经验为国内大数据发展增加信息 40
第二节 大数据发展推动因素 44
一、 国家战略发展驱动 44
二、 信息化发展推动 49
三、 云计算对大数据的促进 49
四、 物联网对大数据的促进 50
五、 泛互联网化带来数据分析的需求 52
第三节 大数据发展遇到问题及阻力 56
一、 大数据时代企业需要的能力 56
二、 通过海量的数据中获得洞察力 56
三、 数据洞察力转化为实际行动 56
第三章 大数据在行业中的应用分析 58
第一节 医疗领域 58
一、 医疗领域大数据应用价值 58
二、 大数据在医疗行业应用状况及前景 59
三、 医疗行业大数据应用产业链分析 60
第二节 金融 61
一、 金融领域大数据应用价值 61
二、 大数据在金融行业应用状况及前景 62
三、 金融行业大数据应用产业链分析 63
第三节 电子商务 64
一、 电子商务领域大数据应用价值 64
二、 大数据在电子商务行业应用状况及前景 65
三、 电子商务行业大数据应用产业链分析 66
第四节 零售 67
一、 零售领域大数据应用价值 67
二、 大数据在零售行业应用状况及前景 69
三、 零售行业大数据应用产业链分析 70
第五节 电信 71
一、 电信领域大数据应用价值 71
二、 大数据在电信行业应用状况及前景 71
三、 电信行业大数据应用产业链分析 73
第六节 交通 73
一、 交通领域大数据应用价值 73
二、 大数据在交通行业应用状况及前景 73
三、 交通行业大数据应用产业链分析 74
第四章 大数据产业链组成及业务模式分析 75
第一节 大数据产业产业链分析 75
第二节 大数据产业链主要成员及业务模式分析 76
第三节 大数据产业链投资并购 77
第四节 大数据产业链前景 82
第五章 企业大数据应用需求调研分析 84
第一节 企业大数据发展现状调查 84
第二节 企业云计算部署情况分析 86
第三节 企业对大数据处理的需求分析 92
第四节 企业属性分析 93
第六章 大数据方案商发展分析 95
第一节 SAP 95
一、 发展定位 95
二、 发展策略 97
三、 优劣势分析 97
第二节 Oracle 99
一、 发展定位 99
二、 发展策略 99
三、 优劣势分析 100
第三节 IBM 101
一、 发展定位 101
二、 发展策略 102
三、 优劣势分析 103
第四节 EMC 105
一、 发展定位 105
二、 发展策略 106
三、 优劣势分析 106
第七章 大数据机厂商发展分析 108
第一节 Oracle 108
一、 发展定位 108
二、 发展策略 108
三、 优劣势分析 110
第二节 SAP 111
一、 发展定位 111
二、 发展策略 111
三、 优劣势分析 112
第三节 IBM 112
一、 发展定位 112
二、 发展策略 112
三、 优劣势分析 113
第四节 微软 113
一、 发展定位 113
二、 发展策略 114
三、 优劣势分析 116
第五节 浪潮 118
一、 发展定位 118
二、 发展策略 118
三、 优劣势分析 119
第八章 大数据机产业发展趋势分析 119
第一节 大数据应用的发展方向 119
第二节 大数据软件市场规模及预测 121
第三节 大数据一体机市场规模及预测 122
第一节 大数据定义
第二节 大数据技术格局
第三节 大数据的发展特点
第四节 大数据相关技术
第五节 大数据与云计算的关系 24
第二章 中国大数据发展背景及影响因素 25
第一节 大数据发展背景 25
一、 大数据发展带来意义和价值 25
二、 大数据发展面临的问题 27
三、 大数据的挑战 32
四、 大数据技术发展的脉络和现状 35
五、 国外经验为国内大数据发展增加信息 40
第二节 大数据发展推动因素 44
一、 国家战略发展驱动 44
二、 信息化发展推动 49
三、 云计算对大数据的促进 49
四、 物联网对大数据的促进 50
五、 泛互联网化带来数据分析的需求 52
第三节 大数据发展遇到问题及阻力 56
一、 大数据时代企业需要的能力 56
二、 通过海量的数据中获得洞察力 56
三、 数据洞察力转化为实际行动 56
第三章 大数据在行业中的应用分析 58
第一节 医疗领域 58
一、 医疗领域大数据应用价值 58
二、 大数据在医疗行业应用状况及前景 59
三、 医疗行业大数据应用产业链分析 60
第二节 金融 61
一、 金融领域大数据应用价值 61
二、 大数据在金融行业应用状况及前景 62
三、 金融行业大数据应用产业链分析 63
第三节 电子商务 64
一、 电子商务领域大数据应用价值 64
二、 大数据在电子商务行业应用状况及前景 65
三、 电子商务行业大数据应用产业链分析 66
第四节 零售 67
一、 零售领域大数据应用价值 67
二、 大数据在零售行业应用状况及前景 69
三、 零售行业大数据应用产业链分析 70
第五节 电信 71
一、 电信领域大数据应用价值 71
二、 大数据在电信行业应用状况及前景 71
三、 电信行业大数据应用产业链分析 73
第六节 交通 73
一、 交通领域大数据应用价值 73
二、 大数据在交通行业应用状况及前景 73
三、 交通行业大数据应用产业链分析 74
第四章 大数据产业链组成及业务模式分析 75
第一节 大数据产业产业链分析 75
第二节 大数据产业链主要成员及业务模式分析 76
第三节 大数据产业链投资并购 77
第四节 大数据产业链前景 82
第五章 企业大数据应用需求调研分析 84
第一节 企业大数据发展现状调查 84
第二节 企业云计算部署情况分析 86
第三节 企业对大数据处理的需求分析 92
第四节 企业属性分析 93
第六章 大数据方案商发展分析 95
第一节 SAP 95
一、 发展定位 95
二、 发展策略 97
三、 优劣势分析 97
第二节 Oracle 99
一、 发展定位 99
二、 发展策略 99
三、 优劣势分析 100
第三节 IBM 101
一、 发展定位 101
二、 发展策略 102
三、 优劣势分析 103
第四节 EMC 105
一、 发展定位 105
二、 发展策略 106
三、 优劣势分析 106
第七章 大数据机厂商发展分析 108
第一节 Oracle 108
一、 发展定位 108
二、 发展策略 108
三、 优劣势分析 110
第二节 SAP 111
一、 发展定位 111
二、 发展策略 111
三、 优劣势分析 112
第三节 IBM 112
一、 发展定位 112
二、 发展策略 112
三、 优劣势分析 113
第四节 微软 113
一、 发展定位 113
二、 发展策略 114
三、 优劣势分析 116
第五节 浪潮 118
一、 发展定位 118
二、 发展策略 118
三、 优劣势分析 119
第八章 大数据机产业发展趋势分析 119
第一节 大数据应用的发展方向 119
第二节 大数据软件市场规模及预测 121
第三节 大数据一体机市场规模及预测 122
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报告主要内容
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的确切定义尚无统一说法。根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度,常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为“大数据”。
量数据概念是大数据的子集,通常认为海量数据+复杂类型数据=大数据。海量数据主要强调数据量之海,但可能只是结构化的数据,那么其处理、分析都很方便,问题只在于增加存储设备、提高存储效率。但大数据通常包含大量的非结构化的数据(包括文档、图片、XML、HTML、图像和音频/视频信息等)。
大数据的确切定义尚无统一说法。根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度,常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为“大数据”。
量数据概念是大数据的子集,通常认为海量数据+复杂类型数据=大数据。海量数据主要强调数据量之海,但可能只是结构化的数据,那么其处理、分析都很方便,问题只在于增加存储设备、提高存储效率。但大数据通常包含大量的非结构化的数据(包括文档、图片、XML、HTML、图像和音频/视频信息等)。
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标签:大数据